随着大数据的爆炸式增长，计算机硬件成为了制约数据处理能力的关键因素之一，一个常被忽视的“瓶颈”是内存带宽，尽管内存容量不断增大，但内存与处理器之间的带宽却未能同步提升，导致处理器在高速运行时频繁等待数据，从而影响了整体性能。
硬盘的I/O性能也是一大挑战，传统的机械硬盘在处理大量随机读写请求时显得力不从心，而SSD虽然提升了读写速度，但其容量和成本仍限制了大规模数据集的存储和处理。
网络带宽和延迟也是不容忽视的问题，在分布式计算环境中，各节点间的数据传输速度和稳定性直接影响到整个系统的效率，尤其是在处理跨地域的大数据时，低延迟、高可靠性的网络连接显得尤为重要。
计算机硬件的“瓶颈”不仅存在于单一维度，而是多方面的综合问题，解决这些“瓶颈”，需要从内存带宽优化、存储技术革新、以及网络架构升级等多个方面入手，以适应大数据时代对计算能力的需求。
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大数据时代，计算机硬件的'瓶颈’主要在于存储容量、数据处理速度及高效能芯片的开发与集成。
在大数据时代，计算机硬件的‘瓶颈’主要在于存储容量、处理速度及数据传输带宽的限制。
在大数据时代，计算机硬件的瓶颈主要在于存储容量、处理速度及数据传输带宽的限制。
大数据时代，计算机硬件的瓶颈主要在于存储容量、处理速度及数据传输带宽的高效融合。
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